JAX是一个用于高性能数值计算的Python库，专门为深度学习领域的高性能计算而设计。本书详解JAX框架深度学习的相关知识，配套示例源码、PPT课件、数据集和开发环境。 本书共分为13章，内容包括JAX从零开始，一学就会的线性回归、多层感知机与自动微分器，深度学习的理论基础，XLA与JAX一般特性，JAX的高级特性，JAX的一些细节，JAX中的卷积，JAX与TensorFlow的比较与交互，遵循JAX函数基本规则下的自定义函数，JAX中的高级包。最后给出3个实战案例：使用ResNet完成CIFAR100数据集分类，有趣的词嵌入，生成对抗网络（GAN）。 本书适合JAX框架初学者、深度学习初学者以及深度学习从业人员，也适合作为高等院校和培训机构人工智能相关专业的师生教学参考书。